python3入门机器学习

最新推荐文章于 2025-05-14 20:07:40 发布
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博主正在深入学习机器学习算法，并持续更新系列博客。本篇作为目录概览，涵盖逻辑回归等核心主题，欢迎读者指正。

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python3入门机器学习

博主最近在学习机器学习的相关算法，特整理此系列博客，本篇为目录，内容持续更新，如若有错，欢迎各位前辈指正。

Python3入门机器学习经典算法与应用
weixin_42636275的博客
03-05 1273
Python 是一种非常流行和强大的解释性编程语言。不像 R 语言，Python 是个很完整的语言和平台，你既可以用来做研发，也可以用来开发产品体系。 而且，Python 还有很多模块和程序库供我们选择，从而针对一个任务能有很多个解决方案。怎么样，听起来还是很厉害的吧？ 如果用 Python 执行机器学习，刚开始时最好方式就是先完成一个小项目，为什么这么说呢？ 因为这会让你先懂得如何安装和启动 P...
python算法教程百度网盘下载_Python3入门机器学习 经典算法与应用完整版
weixin_39830012的博客
12-15 2324
Python3入门机器学习 经典算法与应用完整版课程目录第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1导学.mp41-2 课程涵盖的内容和理念.mp41-3 课程所使用的主要技术栈.mp4第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据.mp42-2 机器学习的主要任务.mp42-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习.mp42-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习.mp42-...
从零开始掌握Python机器学习
热门推荐
墨竹
03-14 2万+
Author：kevinelstri DateTime：2017/3/14 From：机器之心 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器
Python + 机器学习：新手必备的全流程指南
最新发布
m0_74751715的博客
05-14 919
随着数据量和算力的提升，机器学习在多个领域得到广泛应用，Python 因其简洁性和丰富的生态成为开发者的首选语言。本文系统梳理了机器学习开发所需的 Python 基础，涵盖环境搭建、基础语法、数据结构、控制流、函数和面向对象编程等内容。环境搭建部分介绍了 Python 安装、虚拟环境创建及常用包的安装；基础语法部分讲解了变量、数据类型、输入输出等；数据结构部分详细介绍了列表、元组、字典和集合的使用；控制流部分展示了条件语句和循环语句的应用；函数部分介绍了如何定义和调用函数；面向对象编程部分则简要说明了类的基
Python3入门机器学习 - 模型泛化
weixin_34026484的博客
03-10 206
模型正则化 在多项式回归中如果degree过大，会造成过拟合的情况，导致模型预测方差极大，因此，我们可以使用模型正则化的方式来减小过拟合导致的预测方差极大的问题 即在我们训练模型时，不仅仅需要将预测的y和训练集的y的均方误差达到最小，还要使参数向量最小。（即上图公式。） 使用...
Python3入门机器学习 经典算法与应用课程7笔记
m0_37192554的博客
09-04 3529
7.1 PCA 1、数据的降维度，可以去除噪声，更好的可视化 数据的降维度，就是丢掉一部分特征，怎么丢，有多个方式 例如直接丢，或者样本间的距离划分最小的那个线，样本映射到这根线 样本均值先变成0，就是坐标轴会变成原点对称 ...
Python3入门机器学习（一）- 机器学习基本概念
weixin_34409357的博客
01-13 323
由于简书不支持目录结构。文章备份了一份在gitbook，结构更清晰，地址：book.markgao.me/ 有关数据的一些术语 机器学习中监督学习的基本任务 分类任务 将给定的数据进行分类，比如区分猫和狗 二分类任务 判断邮件是垃圾邮件；不是垃圾邮件 判断发放给客户信用卡有风险；没有风险 判断病患良性肿瘤；恶性肿瘤 判断某支股票涨；跌 多分类任务 数字识别 图像识别...
python3入门机器学习.zip
04-23
这个压缩包 "python3入门机器学习.zip" 可能包含了帮助初学者了解和实践 Python3 机器学习的基础教程、代码示例和相关资源。 在机器学习中，Python3 主要通过其丰富的库来实现，如 NumPy 用于数值计算，Pandas 用于...
Python3入门机器学习教程
12-17
python爬虫
人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全.zip
06-04
人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全。包含：Python 基础教程、10个编程技巧、Python高级编程、优化算法、实例学习Numpy与Matplotlib、实例学习pandas、机器学习、深度学习、梯度下降、实验等等等等人工...
人工智能实践教程-从Python入门到机器学习邵一川-教学大纲-8页.doc
06-13
《人工智能实践教程——从Python入门到机器学习》是一门针对通信工程、计算机、大数据、人工智能相关专业设计的专业基础课程，旨在让学生掌握Python编程基础知识，并具备独立开发Python简单项目的能力。课程涵盖...
Python3入门机器学习 经典算法与应用课程6笔记，梯度下降，函数，导数，学习率，变化过程
m0_37192554的博客
08-14 427
1、最简单的函数已知y=(x-2.5)^2，如图，对x 求导，导数是，2*（x-2.5) 一步步寻找最小点，需要x 沿着负梯度的方向一步一步的变化，然后一步一步的值带入到y, x变化过程需要刚开始比较快，然后越到，最小点越慢，的变化规律，x 导数就是，这个规律，（值先大，后小，极小值点趋于0，所以 x取值变化规律，用 x-lr*grad，取值点例如图2 红色点，lr=0.3 不加lr，每一步...
python3 机器学习入门实战
Yfw的博客
09-07 656
作者提供了详细讲解和源码，博客地址如下： https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/75172850
Python3入门机器学习 什么是机器学习
qq_42686927的博客
05-28 412
Python3入门机器学习 什么是机器学习 简单来说，所谓的机器学习就是“让机器，去学习”；在传统的学习算法的过程中，我们要做的事情是“让机器，去执行”。 最早的机器学习应用 - 垃圾邮件分辨 传统的计算机解决问题思路： 编写规则，定义“垃圾邮件”，让计算机执行 对于很多问题，规则很难定义 规则在不断变化 以上可看出，用传统的计算机解决问题方法并不能很好的让问题得到解决，于是我们需要引入机器学习，在引入前，我们先分析人类是怎么学习的，如下： 事实上，机器学习的过程和我们人类学习的过程及其相似。对于机器学
Python3入门机器学习 - 集成学习
weixin_34038652的博客
03-18 293
集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。 #准备数据 X,y = datasets.make_moons(noise=0.3,n_samples=500,random_state=42) from sklearn.mo...
Python3入门机器学习 经典算法与应用课程5笔记，6笔记
m0_37192554的博客
08-07 1407
回归算法评价指标 RMSE MSE MAE 还有一个R Squared(更精确一点），任何 不同的模型除以一个相同的分母，使得在一个量纲里面可以，可以同时比较模型性能， 前者3个，对于不同的模型，得到的值，不能很明确的说明哪个更好好，哪个不好，R^2,越大越好（<=1)，模型犯错误越小，(同一个回归算法应用在不同场景的比较问题应用R Square，评价指标（都是缩放到0-1之间） ...
python3入门经典100例-Python3入门机器学习_经典算法与应用-慕课网实战
q6q6q的专栏
10-28 1025
建议慕课网可以出一套完整的关于学完之后可以胜任人工智能这份工作的课程，达到就业的目的和转型亲，您好~目前我们在筹划更多的人工智能的相关课程！后期会逐步的跟大家见面！不过本门课程就是您迈入机器学习领域的第一步！在本门课程中详细、系统的讲解了机器学习中的常见算法，算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据整理等等一系列工作。学习完本门课程后 您将会对机器学习有一个更为全面。深刻的理解和认识！...
Python3入门机器学习之3.4向量化
qq_42686927的博客
06-23 326
Python3入门机器学习 3.4 向量化 1.向量化运算： 在上一节中，求解参数a时，使用的for循环依次求解出分子和分母的m项都是什么，然后将它们相加在一起。而使用for循环这种方式性能相对来讲是比较低的，如果有办法将这个计算变为向量计算，那么性能就会大大的提升，这就是向量化运算的意义。 在a的式子里，仔细观察分子和分母都属于以下这样一种模式： 而w是一个向量，v也是一个向量。有了这样两个向量，将它们进行点乘，就是两个向量对应的项相乘再相加。这样一来就可以使用numpy中向量的运算法则，非常快速高效
Python3入门机器学习经典算法与应用——集成学习
e891377的专栏
11-19 1401
集成学习 kNN 逻辑回归 SVM ---->投票，少数服从多数 决策树 神经网络 贝叶斯 用numpy实现 什么是集成学习 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets X, y = datasets.make_moons(n_samples=500, noise=0.3, random_state=42) plt.scatter(X[y==0,0], X[y==0
Python入门与机器学习实战教程分享
最后，标签中列出的“python入门”、“机器学习”和“常用工具”，是对内容的总结，也提示了压缩包的主要内容和用途。标签帮助用户快速识别文件集合的类型，从而更高效地进行学习和应用。 综上所述，文件名“deep_...
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